手把手構建人工智能產(chǎn)品 產(chǎn)品經(jīng)理的AI實(shí)操手冊 高飛著(zhù) 2020年版

手把手構建人工智能產(chǎn)品 產(chǎn)品經(jīng)理的AI實(shí)操手冊 作者： 高飛 著(zhù) 出版時(shí)間： 2020 內容簡(jiǎn)介 隨著(zhù)人工智能技術(shù)在越來(lái)越多的行業(yè)中應用，諸多問(wèn)題也隨之而來(lái)，最主要的問(wèn)題在于人工智能技術(shù)與行業(yè)的結合深度不足。在大多數情況下，人工智能技術(shù)只能解決表層的行業(yè)問(wèn)題，對于深層的業(yè)務(wù)問(wèn)題賦能不足。當前急需探索人工智能技術(shù)與行業(yè)結合的方法與模式。本書(shū)結合了筆者構建人工智能產(chǎn)品的實(shí)際經(jīng)驗，從人工智能產(chǎn)品流程、行業(yè)能力模型、人工智能技術(shù)等方面詳細地敘述了人工智能產(chǎn)品的構建過(guò)程，特別突出了人工智能技術(shù)應用于行業(yè)的分析方法。本書(shū)也闡述了人工智能產(chǎn)品經(jīng)理的工作流程、思維方式及成長(cháng)路徑。本書(shū)可作為現階段想了解人工智能產(chǎn)品構建過(guò)程的人，或想成為人工智能產(chǎn)品經(jīng)理的人的學(xué)習素材，也可作為各行各業(yè)人士了解人工智能產(chǎn)品構建過(guò)程的參考書(shū)。 目錄 第1 章 人工智能時(shí)代的產(chǎn)品思考 / 1 1．1 人工智能產(chǎn)品 / 2 1．2 體系――人工智能產(chǎn)品框架 / 11 1．3 基礎――數據的進(jìn)化 / 15 1．4 方法――人工智能領(lǐng)域的研究方法 / 19 1．5 商業(yè)――人工智能時(shí)代的商業(yè)模式 / 25 參考文獻 / 32 第2 章 無(wú)行業(yè)不智能 / 34 2．1 互聯(lián)網(wǎng)的行業(yè)認知 / 36 2．1．1 互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的下半場(chǎng)――產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的興起 / 36 2．1．2 如何才能懂行業(yè) / 39 2．2 產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的行業(yè)屬性 / 45 2．2．1 產(chǎn)品需求的行業(yè)屬性 / 45 2．2．2 產(chǎn)品邏輯的行業(yè)屬性 / 47 2．3 行業(yè)與人工智能技術(shù) / 52 2．3．1 人工智能與行業(yè)效率提高 / 53 2．3．2 人工智能與產(chǎn)業(yè)創(chuàng )新 / 54 參考文獻 / 55 第3 章 人工智能產(chǎn)品的構建 / 56 3．1 邏輯梳理 / 59 3．1．1 人工智能產(chǎn)品邏輯體系 / 59 3．1．2 人工智能產(chǎn)品設計原則與方法 / 60 3．2 需求轉化 / 65 3．2．1 需求與數據 / 65 3．2．2 需求的產(chǎn)品轉化 / 66 3．3 數據準備 / 68 3．3．1 數據獲取 / 68 3．3．2 數據治理 / 70 3．3．3 數據標注 / 84 3．4 模型建立 / 85 3．4．1 知識建模 / 86 3．4．2 非知識建模 / 89 3．4．3 特征工程 / 89 3．4．4 算法的選擇 / 95 3．4．5 模型的開(kāi)發(fā) / 96 3．5 模型評估 / 98 3．5．1 模型的業(yè)務(wù)評估 / 98 3．5．2 模型的量化評估 / 98 3．6 溝通――構建人工智能產(chǎn)品的軟技能 / 106 3．6．1 溝通分析 / 107 3．6．2 溝通控制 / 120 參考文獻 / 122 第4 章 產(chǎn)品中的人工智能算法 / 126 4．1 算法概述 / 127 4．2 基于線(xiàn)性模型構建用戶(hù)畫(huà)像 / 130 4．2．1 線(xiàn)性回歸 / 131 4．2．2 邏輯斯蒂回歸 / 135 4．2．3 聚類(lèi)算法 / 139 4．3 圖像的處理原理 / 141 4．3．1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )簡(jiǎn)介 / 141 4．3．2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )算法概述 / 143 4．3．3 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò ) / 147 4．3．4 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò ) / 154 4．3．5 基于深度學(xué)習的目標檢測 / 160 4．3．6 膠囊網(wǎng)絡(luò )簡(jiǎn)介 / 162 4．4 自然語(yǔ)言處理與文本挖掘 / 163 4．4．1 自然語(yǔ)言處理流程 / 164 4．4．2 語(yǔ)料特征提取方法 / 169 4．4．3 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò ) / 175 4．5 阿爾法狗系統的原理 / 177 4．5．1 博弈論基礎 / 177 4．5．2 極小化極大算法 / 179 4．5．3 蒙特卡羅樹(shù)搜索 / 182 4．5．4 強化學(xué)習 / 185 4．5．5 阿爾法狗系統 / 190 4．6 機器的邏輯推斷 / 192 4．6．1 貝葉斯理論 / 192 4．6．2 馬爾可夫網(wǎng)絡(luò ) / 202 4．6．3 馬爾可夫邏輯網(wǎng)絡(luò ) / 205 參考文獻 / 208 第5 章 產(chǎn)品經(jīng)理的進(jìn)化 / 211 5．1 產(chǎn)品經(jīng)理的思考 / 212 5．1．1 產(chǎn)品經(jīng)理的成長(cháng)路徑 / 212 5．1．2 中年產(chǎn)品經(jīng)理的危機與未來(lái) / 216 5．2 人工智能產(chǎn)品經(jīng)理 / 223 5．2．1 人工智能產(chǎn)品經(jīng)理的基本技能 / 223 5．2．2 人工智能產(chǎn)品經(jīng)理的工作流程 / 232 5．3 如何成為人工智能產(chǎn)品經(jīng)理 / 234 5．3．1 產(chǎn)品能力 / 234 5．3．2 技術(shù)能力 / 236 5．3．3 行業(yè)能力 / 241 參考文獻 / 241